Projekty finansowane przez NCN
Analiza obrazów radiologicznych metodami uczenia maszynowego w wybranych problemach klinicznych.
2020/36/T/NZ5/00515
Słowa kluczowe:
uczenie maszynowe radiologia uczenie głębokie segmentacja klasyfikacja informatyka medyczna
Deskryptory:
- NZ5_5: Diagnostyka chorób człowieka
- NZ4_10: Neuroobrazowanie
- ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowania w przetwarzaniu sygnałów (np. mowy, obrazów, filmów)
Panel:
NZ5 - Choroby niezakaźne ludzi i zwierząt: przyczyny, mechanizmy, rozpoznawanie i leczenie chorób, zatruć i urazów
Jednostka realizująca:
Uniwersytet Medyczny im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu
woj.
Konkurs: ETIUDA 8 - ogłoszony 2019-12-16
Przyznana kwota: 117 568 PLN
Rozpoczęcie projektu: 2020-10-01
Zakończenie projektu: 2021-09-30
Planowany czas trwania projektu: 12 miesięcy (z wniosku)
Status projektu: Projekt rozliczony
Opis Projektu
Pobierz opis projektu w formacie .pdf
Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.
Dane z raportu końcowego/rocznego
- Publikacje w czasopismach (1)
- Deep Learning-Based Segmentation and Volume Calculation of Pediatric Lymphoma on Contrast-Enhanced Computed TomographiesAutorzy:Michał Klimont, Agnieszka Oronowicz-Jaśkowiak, Mateusz Flieger, Jacek Rzeszutek, Robert Juszkat, Katarzyna Jończyk-PotocznaCzasopismo:Journal of Personalized Medicine (rok: 2023, tom: 13(2), strony: 184), Wydawca: MDPIStatus:OpublikowanaDoi:10.3390%2Fjpm13020184 - link do publikacji